Delivering high-quality feedback is a choice: A self-regulatory framework for understanding feedback provision in organizations
Notice bibliographique
Résumé
Effective performance management depends on managers providing their subordinates with high-quality, corrective feedback when performance falls below expectations. Yet, there is considerable variance in the feedback that managers provide, and the current literature provides only fragmented explanations for why many managers sometimes neglect such a crucial behavior. To address this gap, we apply self-regulatory theories to develop a model of feedback-giving that integrates insights from the performance management and motivation literatures. We argue that feedback-giving is a goal-driven behavior that exists within a complex hierarchy of competing and complementary managerial demands. This theoretical lens provides much-needed insights to clarify reasons that managers may fail to devote sufficient effort to providing feedback to their subordinates. We conclude by applying our model to provide practical recommendations to improve performance management systems and leadership development programs in businesses. • A conceptual model of the motivational processes involved in feedback delivery is developed by drawing on self-regulatory theories of work motivation. • Providing feedback to subordinates is a behavioral means of pursuing a core managerial goal: maintaining subordinate performance. • Feedback provision is located in the middle of a managerial goal hierarchy, such that it facilitates pursuit of higher-order goals, and is pursued via lower order goals. • Feedback provision consists of several discrete behaviors, which can be characterized as being relevant to the feedback source, feedback content, and feedback delivery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,027 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».